JP6487283B2 - 点群データ処理装置、点群データ処理方法、プログラム、および記録媒体 - Google Patents

Description

この発明は、点群データ処理装置、点群データ処理方法、プログラム、および記録媒体に関し、特に地表面を計測して得られた点群データから道路面を抽出する技術に関する。

レーザ計測技術の発達により、地表面を計測して点群データとして蓄積することが現実のものとなっている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１２−０１８１７０号公報

地表面を計測して得られる点群データは、建物や街路樹等、道路面以外のデータも多く含まれている。この中から道路面を計測しているデータを抽出できれば、例えば道路に描かれた白線を抽出するための前処理として利用でき便利である。しかしながら、点群データはデータの数が膨大であり、人手による作業では想定される工数から考えて現実的ではない。そのため、点群データを解析しユーザが道路面を認識できる状態まで加工する技術が望まれている。

本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、地表面の点群データを解析して、ユーザ認識できる状態に加工する技術を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明の第１の局面に係る点群データ処理装置は、地表面を計測して得られる点群データを取得するデータ取得部と、データ取得部が取得した点群データに対して矩形領域を設定する領域設定部と、領域設定部が設定した矩形領域に含まれる点群データが備える標高のばらつきを示す統計量を算出する統計情報解析部と、統計情報解析部が算出した統計量が所定の領域判定閾値より小さい場合、領域設定部が設定した矩形領域を道路領域として出力する領域判定部とを備える。

第１の局面の発明によると、地表面の点群データを解析して、ユーザが認識できる状態、すなわち道路面を特定した状態に加工することができる。

本発明の第２の局面に係る発明において、点群データは移動体が地表面を計測することで得られるものであり、領域設定部は、一辺が移動体の進行方向に平行となるように矩形領域を設定し、矩形領域は、移動体の進行方向に平行となる辺が、移動体の進行方向に垂直な辺よりも長い矩形領域であってもよい。これにより、移動体の進行方向に対して垂直な方向について、路面判定の分解能を向上させることができる。結果として路側帯等の段差の境界に対する検出精度を向上することができる。

本発明の第３の局面に係る発明は、領域設定部が設定する所定の矩形領域に含まれる点群データをもとに、高さ計測の基準となる基準標高を取得する基準標高取得部と、基準標高取得部が取得した基準標高から所定の除外閾値よりも高い標高となる点群データを除外するデータ除外部とをさらに備えてもよい。統計情報解析部は、データ除外部が除外した残りの点群データを解析して統計量を算出してもよい。これにより、案内板等の道路標識や歩道橋、信号等の明らかに道路面ではないものを計測して得られた点群データを除外できる。結果として、道路面判定の精度を向上することができる。

本発明の第４の局面に係る発明において、統計情報解析部は、点群データが備える標高との誤差の二乗和が最小となる平面を算出し、当該平面における誤差の二乗和を統計量として算出してもよい。これにより、路面の傾きを推定することができる。結果として、道路面判定の精度を向上することができる。

本発明の第５の局面に係る発明において、領域設定部は、データ取得部が取得した点群データに対して矩形領域の広さを可変に設定可能であり、統計情報解析部は、点群データの中から一部の点群データを間引いた残りの点群データから統計量を算出し、領域設定部が設定した矩形領域が広い場合は狭い場合と比較して、間引く点群データの数を増加してもよい。これにより、統計量としての信頼性を確保しつつ、計算負荷を抑制することができる。

本発明の第６の局面の発明は、点群データ処理方法である。この方法は、プロセッサが、地表面を計測して得られる点群データを取得するデータ取得ステップと、取得した点群データに対して矩形領域を設定する領域設定ステップと、設定した矩形領域に含まれる点群データが備える標高のばらつきを示す統計量を算出する統計情報解析ステップと、算出した統計量が所定の領域判定閾値より小さい場合、設定した矩形領域を道路領域として出力する領域判定ステップとを実行する。第６の局面の発明は、第１の局面の発明と同様の効果を奏する。

本発明の第７の局面の発明は、点群データは移動体が地表面を計測することで得られるものであり、領域設定ステップは、一辺が移動体の進行方向に平行となるように矩形領域を設定し、矩形領域は、移動体の進行方向に平行となる辺が、移動体の進行方向に垂直な辺よりも長い矩形領域であってもよい。第７の局面の発明は、第２の局面の発明と同様の効果を奏する。

本発明の第８の局面の発明は、プロセッサは、領域設定ステップで設定される所定の矩形領域に含まれる点群データをもとに、高さ計測の基準となる基準標高を取得する基準標高取得ステップと、基準標高から所定の除外閾値よりも高い標高となる点群データを除外するデータ除外ステップとをさらに実行し、統計情報解析ステップは、除外した残りの点群データを解析して統計量を算出してもよい。第８の局面の発明は、第３の局面の発明と同様の効果を奏する。

本発明の第９の局面において、統計情報解析ステップは、点群データが備える標高との誤差の二乗和が最小となる平面を算出し、当該平面における誤差の二乗和を統計量として算出してもよい。第９の局面の発明は、第４の局面の発明と同様の効果を奏する。

本発明の第１０の局面において、領域設定ステップは、取得した点群データに対して矩形領域の広さを可変に設定可能であり、統計情報解析ステップは、点群データの中から一部の点群データを間引いた残りの点群データから統計量を算出し、領域設定ステップで設定された矩形領域が広い場合は狭い場合と比較して、間引く点群データの数を増加してもよい。第１０の局面の発明は、第５の局面の発明と同様の効果を奏する。

本発明の第１１の局面の発明は、プログラムである。このプログラムは、コンピュータに、地表面を計測して得られる点群データを取得するデータ取得機能と、取得機能が取得した点群データに対して矩形領域を設定する領域設定機能と、領域設定機能が設定した矩形領域に含まれる点群データが備える標高のばらつきを示す統計量を算出する統計情報解析機能と、統計情報解析機能が算出した統計量が所定の領域判定閾値より小さい場合、設定機能が設定した矩形領域を道路領域として出力する領域判定機能とを実現させる。第１１の局面の発明は、第１の局面の発明と同様の効果を奏する。

本発明の第１２の局面の発明は、点群データは移動体が地表面を計測することで得られるものであり、領域設定機能は、一辺が移動体の進行方向に平行となるように矩形領域を設定し、矩形領域は、移動体の進行方向に平行となる辺が、移動体の進行方向に垂直な辺よりも長い矩形領域であってもよい。第１２の局面の発明は、第２の局面の発明と同様の効果を奏する。

本発明の第１３の局面の発明は、コンピュータに、領域設定機能が設定する所定の矩形領域に含まれる点群データをもとに、高さ計測の基準となる基準標高を取得する基準標高取得機能と、基準標高取得機能が取得した基準標高から所定の除外閾値よりも高い標高となる点群データを除外するデータ除外機能とをさらに実現させ、統計情報解析機能は、データ除外機能が除外した残りの点群データを解析して統計量を算出してもよい。第１３の局面の発明は、第３の局面の発明と同様の効果を奏する。

本発明の第１４の局面の発明において、統計情報解析機能は、点群データが備える標高との誤差の二乗和が最小となる平面を算出し、当該平面における誤差の二乗和を統計量として算出してもよい。第１４の局面の発明は、第４の局面の発明と同様の効果を奏する。

本発明の第１５の局面の発明において、領域設定機能は、取得機能が取得した点群データに対して矩形領域の広さを可変に設定可能であり、統計情報解析機能は、点群データの中から一部の点群データを間引いた残りの点群データから統計量を算出し、領域設定機能が設定した矩形領域が広い場合は狭い場合と比較して、間引く点群データの数を増加してもよい。第１５の局面の発明は、第５の局面の発明と同様の効果を奏する。

第１１〜第１５のいずれかの局面に規定されるプログラムを記録するコンピュータが読み出し可能な記録媒体が第１６の局面の発明として規定される。

なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、コンピュータプログラム、データ構造、記録媒体などの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。

本発明によれば、地表面の点群データを解析して、ユーザが認識できる状態すなわち道路面を特定した状態に加工する技術を提供することができる。

実施の形態に係る点群データ処理装置の機能構成を模式的に示す図である。 地表面の点群データを計測する移動体の一例を示す模式図である。 実施の形態に係る点群データ処理装置が処理する点群データを模式的に示す図である。 実施の形態に係る領域設定部が点群データに対して設定する矩形領域の一例を模式的に示す図である。 図５（ａ）−（ｂ）は、実施の形態に係る点群データ処理装置が実行する道路領域判定処理の処理結果を説明する模式図である。 実施の形態に係る領域設定部が点群データに対して設定する矩形領域の別の例を模式的に示す図である。 実施の形態に係る領域判定部による道路領域の判定結果を模式的に示す図である。 実施の形態に係る点群データ処理装置が実行する点群データ処理の流れを説明するフローチャートである。 図９（ａ）−（ｂ）は、道路面が傾斜している場合における道路面の推定結果の一例を模式的に示す図である。

実施の形態に係る点群データ処理装置の概要を述べる。実施の形態に係る点群データ処理装置は、地表面を計測して得られる点群データを解析して道路領域を判定する装置である。実施の形態に係る点群データ処理装置は、例えばＰＣ（Personal Computer）やワークステーション等の計算機を用いて実現される。

ここで「点群データ」とは、「点群」または「ポイントクラウド（point cloud）」とも呼ばれるデータであり、物体表面の点の位置を示す３次元座標の集合を示すデータである。特に、実施の形態に係る点群データ処理装置が処理対象とする点群データは、移動体が移動しながら地表面をレーザ計測して得られる点群データである。移動体は、例えばレーザスキャナの設備を備えた車両や航空機である。点群データを構成する点の３次元座標は、地表面に平行な平面の座標を示すＸＹ座標と、点群の地表面からの高さを示すＺ座標とを含む。点群データはさらに、物体表面で反射されたレーザの反射強度を示す情報も含む。点群データは、各点、または所定の数の点から構成される点群毎に、データを獲得した日時を示す情報を含んでもよい。

一般に、レーザの反射強度は、反射される物体表面の材質や構造によって異なる。例えば、アスファルトにおけるレーザの反射強度と、アスファルトに引かれた白線におけるレーザの反射強度とは異なり、一般に後者の方が前者よりも強いと考えられる。また、アスファルトにおけるレーザの反射強度と沿道の樹木におけるレーザの反射強度も異なる蓋然性が高い。このように、レーザの反射強度の分布を解析することにより、反射面における材質の境界や材質が相違することを推定することができる。

点群データ処理装置は、点群データを複数の部分データに分割し、分割した部分データ毎にその部分が道路領域か否かを判定する。ここで点群データ処理装置は、点群データを稠密に漏れなくかつ重複なく分割してもよいし、異なる２つの部分データが重複して分割してもよい。あるいは、いずれの部分空間にも属さない点群データがあってもよい。いずれの場合であっても、点群データ処理装置は、各部分データに含まれる点群データのＺ座標を統計的に処理することで、その部分データが道路データであるか否かを判定する。

以下図面を参照して、実施の形態に係る点群データ処理装置についてより詳細に説明する。なお、以下で説明する点群データ処理装置１００は、あらかじめ計測された点群データを取得して、オフラインで解析することにより道路領域を判定することを前提とする。しかしながら、点群データ処理装置１００の処理態様オフライン処理に限られず、計測された点群データをリアルタイムで取得して処理するオンライン処理であってもよい。

図１は、実施の形態に係る点群データ処理装置１００の機能構成を模式的に示す図である。実施の形態に係る点群データ処理装置１００は、データ取得部１０、基準標高設定部２０、データ除外部３０、領域設定部４０、統計情報解析部５０、領域判定部６０、記憶部７０、および入出力インタフェース８０を備える。

図１は、実施の形態に係る点群データ処理装置１００が点群データ処理を提供するための機能構成を示しており、その他の構成は省略している。図１において、さまざまな処理を行う機能ブロックとして記載される各要素は、ハードウェア的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メインメモリ、その他のＬＳＩ（Large Scale Integration）で構成することができる。またソフトウェア的には、メインメモリにロードされたプログラムなどによって実現される。これらの機能ブロックがハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、またはそれらの組み合わせによっていろいろな形で実現できることは当業者には理解されるところであり、いずれかに限定されるものではない。

図１に示す点群データ処理装置１００の各機能部をソフトウェアにより実現する場合、点群データ処理装置１００は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行することで実現される。このプログラムを格納する記録媒体は、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、このプログラムは、当該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して供給されてもよい。本発明は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。

入出力インタフェース８０は、点群データ処理装置１００が外部の機器との間で行う情報のやり取りを仲介する。外部の装置とは、例えば点群データ処理装置１００のユーザからの入力を受け付けるためのキーボードやマウス等の入力装置、当該ユーザに情報を提示するための出力装置、インターネット等のネットワーク、あるいは点群データを測定する計測装置である。点群データ処理装置１００は、入出力インタフェース８０を介して種々の外部機器と通信することができる。

記憶部７０は、計測装置（図１には不図示）が地表面を計測して取得した点群データを、入出力インタフェース８０を介して取得して格納する。記憶部７０は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＤＤ（Solid State Drive）等の既知の大容量ストレージを用いて実現できる。

データ取得部１０は記憶部７０にアクセスし、記憶部７０に格納された点群データを取得する。領域設定部４０は、データ取得部１０が取得した点群データに対して矩形領域を設定する。上述したように、点群データは移動体が地表面を計測することで得られるものである。領域設定部４０は、矩形領域の一辺が移動体の進行方向に平行となるように、点群データに矩形領域を設定する。

図２は、地表面の点群データを計測する移動体２００の一例を示す模式図であり、移動体２００が自動車等の車両によって実現されている場合を例示する図である。移動体２００は地表面に敷設された道路３００を走行しながら点群データを計測する。このため、移動体２００は、その屋根の部分にレーザスキャナ２１０、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機２２０、およびカメラ２３０を備える。図２において移動体２００が移動する方向（矢印２４０で示す方向）が、「移動体の進行方向」を意味する。移動体２００を自動車で実現する場合、自動車を後退ではなく前進させながら点群データを計測するのが通常である。したがって、「移動体の進行方向」は移動体が前進する方向と一致する。以下本明細書においては移動体が前進する方向と移動体の進行方向とが一致することを前提として、その方向を「進行方向２４０」と記載することがある。

レーザスキャナ２１０は図示しないレーザ照射部とレーザ計測部とを備える。レーザ照射部が地表に向けて照射するレーザービームは、進行方向２４０に対して垂直な方向に走査される。また、レーザ計測部はレーザ照射部が照射し物体に当たって反射されたレーザを検出する。レーザスキャナ２１０は、レーザを照射した方向、レーザを照射してから物体に反射されて計測されるまでの時間、および光速度をもとに、移動体２００（より正確にはレーザスキャナ２１０）を原点とする物体までの相対距離を取得することができる。図２に示す移動体２００の例では、レーザスキャナ２１０は進行方向２４０に向かって前方に対してレーザビームを照射する。これに加えて、あるいはこれに代えて、進行方向２４０に向かって後方にレーザビームを照射するレーザスキャナ（不図示）を備えてもよい。

ＧＮＳＳ受信機２２０は、航法衛星が送信した電波を受信して移動体２００（より正確にはＧＮＳＳ受信機２２０）の現在位置を示す情報を取得する。ＧＮＳＳ受信機２２０が受信した情報と、レーザスキャナ２１０が取得した情報とを統合することにより、移動体２００は地表面における位置座標を含む点群データを計測することができる。なお、図２に示す座標系２は、点群データの位置座標を規定する３次元直交座標系である。図２においては、進行方向２４０（すなわち道路が延在する方向）が座標系２のＹ軸の方向と一致しており、道路に対して鉛直上向きの方向が座標系２のＺ軸の方向と一致している。また座標系２のＸ軸は、Ｙ軸とＺ軸とに直交する向きであり、道路の幅方向の向きである。

カメラ２３０は、移動体２００の進行方向２４０の可視光映像を撮影する。カメラ２３０は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサやＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサ等の既知の固体撮像素子を用いて実現できる。なお図２には図示しないが、移動体２００はカメラ２３０に加えて、進行方向２４０に向かって後方の可視光映像を撮影するカメラを備えてもよい。これらの映像は、点群データと紐付けられて点群データ処理装置１００の記憶部７０に格納される。

図３は、実施の形態に係る点群データ処理装置１００が処理する点群データを模式的に示す図である。なお、図３に示す座標系は、図２に示す座標系２と同じ座標系である。上述したように、レーザスキャナ２１０が移動体２００の進行方向２４０に対して垂直な方向（Ｘ軸と平行な方向）にレーザビームを走査しながら照射してその反射光を検出して得られたデータが点群データである。図３においては、各黒点がそれぞれ点群データを構成する点である。

レーザビームはレーザスキャナ２１０を中心に放射状に照射されるため、点群データはレーザスキャナ２１０から進行方向２４０に対して垂直な方向に離れるほど粗となり、近いほど密となる。なお、点群データの進行方向２４０に対して平行な方向の間隔は、移動体２００の移動速度に依存する。図３に示す例では、点群データの進行方向２４０に対して平行な方向の間隔は等間隔であり、これは移動体２００が等速度で移動しながら点群データを計測したことを意味する。

このように、進行方向２４０に対して垂直な方向における点群データの間隔は、レーザスキャナ２１０からの距離によって異なる。レーザスキャナ２１０に対して最近傍の間隔、すなわち最も短い間隔をどの程度にするかは、計測対象の大きさや求められる計測精度等を考慮して実験により定めればよいが、一例としては５ｃｍ程度である。

図４は、実施の形態に係る領域設定部４０が点群データに対して設定する矩形領域の一例を模式的に示す図である。図４において矩形領域４２で示す領域が、領域設定部４０が設定する矩形領域である。煩雑のなることを防ぐために図４において符号４２は一ヶ所にのみ付したが、矩形領域４２と同一の形状の矩形はいずれも領域設定部４０が設定する矩形領域である。図４に示すように、領域設定部４０が設定する矩形領域４２は、一辺が進行方向２４０と平行となるように設定される。なお、図４に示す座標系は、図２に示す座標系２と同じ座標系である。

図１の説明に戻る。基準標高設定部２０は、領域設定部４０が設定した矩形領域４２に含まれる点群データをもとに、高さ計測の基準となる基準標高を設定する。ここで「基準標高」とは、点群データに含まれる点のうち、統計情報解析部５０が解析（詳細は後述する）の対象とするか否かを判定するための標高を設定するための基準の高さを意味する。上述したように、実施の形態に係る点群データ処理装置１００は点群データから道路領域を判定することを目的とする。道路領域は一般に平坦な領域であると仮定できる。統計情報解析部５０はこの仮定を前提として点群データが備える標高値のばらつきを解析し、そのばらつきが小さい領域を道路領域として判定する。

しかしながら、道路領域には道路標識や歩道橋等、道路以外のものも存在すると考えられる。これらは一般に道路領域よりも高いところに存在するものであり、これらから反射された点群データは道路領域が平坦であるという前提を崩すものである。したがって、あらかじめこれらの点群データを除外することができれば、統計的な解析の精度を向上することができる。

そこでデータ除外部３０は、基準標高設定部２０が設定した基準標高から所定の除外閾値よりも高い標高となる点群データを除外する。基準標高設定部２０が設定した基準標高は、矩形領域４２に存在する点群データが備える標高値のうち、外れ値（outlier）を選別することに用いられればどのような値でもよい。例えば、基準標高設定部２０は、矩形領域４２に存在する点群データが備える標高値のうち最低の標高値を基準標高として設定する。あるいは、基準標高設定部２０は、点群データが備える標高値の平均値や最頻値、中央値を基準標高としてもよい。

また、上述の「除外閾値」は、データ除外部３０が矩形領域４２に含まれる点群データの各点の標高が外れ値か否かを判定するために参照する基準閾値である。基準閾値の具体的な値は測定対象とする道路の環境等を考慮して実験により定めればよいが、例えば３ｍである。道路領域の上部に存在する道路標識や歩道橋は、一般に３ｍ以上の高さがあると考えられるからである。

このように、矩形領域４２に含まれる点群データが備える標高値が外れ値となる点群データを除外することにより、その後の統計処理の精度を向上することができる。

統計情報解析部５０は、領域設定部４０が設定した矩形領域４２に含まれる点群データが備える標高のばらつきを示す統計量を算出する。より具体的には、統計情報解析部５０は、データ除外部３０が除外した残りの点群データを解析して、標高のばらつきを示す統計量を算出する。領域判定部６０は、統計情報解析部５０が算出した統計量が所定の領域判定閾値より小さい場合、領域設定部４０が設定した矩形領域４２を道路領域として出力する。

したがって「標高のばらつきを示す統計量」とは、領域判定部６０が、矩形領域４２が平坦か否かを判定するために参照する平坦判定基準値である。ばらつきを示す統計量は数値の散らばり具合ないしまとまり具合を反映する情報であればどのようなものでもよく、例えば点群データが備える標高値の分散値、またはその平方根である標準偏差である。あるいは、統計情報解析部５０は、標高のばらつきを示す統計量として絶対偏差を算出してもよい。

図５（ａ）−（ｂ）は、実施の形態に係る点群データ処理装置１００が実行する道路領域判定処理の処理結果を説明する模式図である。図５（ａ）は、矩形領域４２が平坦な道路面の点群データのみを含む場合における処理結果を示す図である。また図５（ｂ）は、矩形領域４２が路面のみならず路側帯に設けられた段差の点群データを含む場合における処理結果を示す図である。なお、図５（ａ）−（ｂ）におけるＸ軸、Ｚ軸は、それぞれ図２における座標系２のＸ軸、Ｚ軸に対応する。

図５（ａ）−（ｂ）において、符号５２で示す一点鎖線は、実際の路面５２を表す。また、符号５４で示す破線５４は、点群データの標高値の平均値である平均標高５４を示す。符号５６は、点群データの標高値の標準偏差に基づくエラーバー５６を示す。図５（ａ）に示す例は、矩形領域４２が平坦な道路面の点群データのみを含む。したがって、平均標高５４は実際の路面５２を精度よく表している。一方、図５（ｂ）に示すように点群データが平坦な道路面以外の構造物から反射されたデータを含むと、平均標高５４は実際の路面５２の形状から外れる。

この結果は、平坦な道路面の点群データの標高値から算出された標準偏差は、平坦な道路面以外の構造物から反射されたデータを含む点群データの標高値から算出された標準偏差よりも小さくなることにも端的に表される。すなわち、図５（ａ）に示すエラーバー５６の長さは、図５（ｂ）に示すエラーバー５６の長さよりも短い。なお、統計情報解析部５０が統計量として標準偏差の代わりに絶対偏差を算出した場合は、図５（ａ）−（ｂ）に示すエラーバー５６の長さは変わる。しかしながら、図５（ａ）に示すエラーバー５６の長さは、図５（ｂ）に示すエラーバー５６の長さよりも短いという傾向は変わらない。

領域判定部６０は、統計情報解析部５０が算出した点群データの標高値の標準偏差との領域判定閾値とを比較する。領域判定部６０は、標準偏差が領域判定閾値より短い場合、標準偏差の算出に用いた矩形領域４２を道路領域とし見なす。領域判定閾値の具体的な値は、統計情報解析部５０が算出する統計量の種類や求められる道路面の判定精度等に応じて実験により定めればよい。限定はしないが一例として、統計情報解析部５０が統計量として標準偏差を採用する場合、領域判定閾値は１０ｃｍとする。

このように、領域判定部６０は、１つの矩形領域４２を単位としてその領域が道路領域か否かを判定する。領域設定部４０が設定する矩形領域４２の形状や大きさは、解析対象とする点群データのサンプリング間隔等を考慮して実験により定めればよい。限定しない例として、図４に示すように領域設定部４０が矩形領域４２を正方形の領域として設定する場合、その一辺の長さは５０ｃｍ程度とする。この場合、点群データに含まれる各点の間隔が５ｃｍとすると、１つの矩形領域には１００点程度の点群データが含まれることになる。点群データの数が１００点程度あれば、統計情報解析部５０が算出する統計量の信頼性も担保できると考えられる。

ここで、領域設定部４０が設定する矩形領域４２の形状と大きさとは、いわば領域設定部４０が道路領域か否を判定する際の分解能を定めることになる。例えば領域設定部４０が、１辺の長さが５０ｃｍの正方形を矩形領域４２として設定した場合、それは進行方向２４０（図４におけるＹ軸の方向）の分解能と、進行方向２４０と垂直な方向（図４におけるＸ軸の方向）の分解能とが、ともに５０ｃｍであることを意味する。

しかしながら、点群データを計測した移動体２００の種類が先見情報として分かっているならば、その情報を利用して矩形領域の形状を変更することもできる。例えば、点群データ処理装置１００が解析対象とする点群データが、道路を走行する車両によって計測されたことが既知であると仮定する。この場合、解析対象の点群データは道路上を移動する移動体２００によって計測されたことを意味する。すなわち、道路は進行方向２４０に沿って続いており、道路の幅方向の境界は図４におけるＸ軸方向に存在することを意味する。

このような前提条件がある場合、領域設定部４０は、進行方向２４０に平行となる辺が、進行方向２４０に垂直な辺よりも長い長方形の領域を矩形領域４２として設定してもよい。

図６は、実施の形態に係る領域設定部４０が点群データに対して設定する矩形領域４２の別の例を模式的に示す図である。より具体的には、図６は長方形の矩形領域４２が点群データに設定された場合の様子を示す図である。図６に示す矩形領域４２の例は、図４に示す矩形領域４２の例と比較するとＹ軸に平行な辺の長さが２倍であり、Ｘ軸に平行な辺の長さが半分である。このため、両者は面積が同じであり内包する点群データの点数も変わらない。したがって統計情報解析部５０が算出する統計量の信頼性も同様である。一方で、図６に示す矩形領域４２を用いた場合、領域判定部６０による道路領域判定におけるＸ軸方向の分解能が向上する。

すなわち、道路の幅方向の境界は図６におけるＸ軸方向に存在することを仮定する場合、矩形領域４２路面上からＸ軸方向にずらしていくと、いずれ路面以外の段差の計測データを含むことになる。矩形領域４２が路面以外の段差の点群データを含むと、その点群データの高さ方向のばらつきが大きくなる。したがって、矩形領域４２のＸ軸方向の辺の長さが短いほど、矩形領域４２が段差のデータを含まずに段差に近づくことが可能となる。したがって、領域判定部６０は道路領域をより精度よく判定することができる。

図７は、実施の形態に係る領域判定部６０による道路領域の判定結果を模式的に示す図である。図７は、領域設定部４０が設定する矩形領域４２の形状が正方形の場合の例を示している。図７において斜線が付された矩形領域である矩形領域４２’ａおよび４２’ｂは、領域判定部６０によって道路領域でないと判定された領域である。すなわち、統計情報解析部５０が算出したばらつきを示す統計量が、所定の領域判定閾値以上となった領域である。矩形領域４２’ａと矩形領域４２’ｂとに挟まれた領域が、道路の領域となる。領域判定部６０が判定した結果は、矩形領域４２毎に対応づけて記憶部７０に格納される。

ところで、データ除外部３０が標高値の外れ値を持つ点群データを除外する際の単位とする矩形領域４２（以下、「第１矩形領域４２ａ」と記載する。）の広さと、統計情報解析部５０が統計量を算出する際に単位とする矩形領域４２（以下、「第２矩形領域４２ｂ」と記載する。）の広さとは、同一であってもよいし異なってもよい。第１矩形領域４２ａと第２矩形領域４２ｂとの広さが同一の場合、領域設定部４０は点群データに対して１度だけ矩形領域４２を設定すればよいため処理が単純化され、結果として高速化が期待できる。

第１矩形領域４２ａと第２矩形領域４２ｂとの広さとを相違させるためには、領域設定部４０が、データ取得部１０が取得した点群データに対して矩形領域の広さを可変に設定可能とすることにより実現できる。上述したように、矩形領域４２の大きさを５０ｃｍ四方の正方形領域、またはそれと類似する広さの領域とする場合、データ除外部３０が想定する除外対象である道路標識や歩道橋等よりも狭い領域となる。したがって、道路標識や歩道橋等の広さに合わせて、領域設定部４０は第１矩形領域４２ａの面積を、第２矩形領域４２ｂの面積よりも狭くする。データ除外部３０の処理は、統計情報解析部５０による統計量算出処理のためのいわば前処理である。矩形領域４２が第１矩形領域４２ａの広さを第２矩形領域４２ｂの広さよりも広くすることにより、前処理および統計量算出処理の処理内容に応じて適切な大きさの矩形領域４２を設定することができる。

図８は、実施の形態に係る点群データ処理装置１００が実行する点群データ処理の流れを説明するフローチャートである。本フローチャートにおける処理は、例えば点群データ処理装置１００が起動したときに開始する。

データ取得部１８は、地表面を計測して得られる点群データを取得する（Ｓ２）。領域設定部４０は、データ取得部１８が取得した点群データに対して第１矩形領域４２ａを設定する（Ｓ４）。基準標高設定部２０は、第１矩形領域４２ａに含まれる点群データを元に、高さ計測の基準となる基準標高を設定する（Ｓ６）。データ除外部３０は、基準標高設定部２０が設定した基準標高と、所定の除外閾値を元に、第１矩形領域４２ａに含まれる除外データを特定し除外する（Ｓ８）。

領域設定部４０は、データ取得部１８が取得した点群データに対して第２矩形領域４２ｂを設定する（Ｓ１０）。統計情報解析部５０は、第２矩形領域４２ｂに含まれる点群データからデータ除外部３０が除外した後の点群データをもとに、統計量を算出する（Ｓ１２）。領域判定部６０は、統計情報解析部５０が算出した統計量と所定の領域判定閾値とをもとに、第２矩形領域４２ｂが道路領域か否を判定する（Ｓ１４）。領域判定部６０が第２矩形領域４２ｂの判定をすると、本フローチャートにおける処理は終了する。

以上の処理を点群データに設定する全ての第２矩形領域４２ｂについて実行することにより、実施の形態に係る点群データ処理装置１００は、点群データの中から道路領域を推定して抽出することができる。

以上より、実施形態に係る点群データ処理装置１００によれば、地表面の点群データを解析して、ユーザが認識できる状態に加工することができる。これにより、例えば道路面に存在する白線等を抽出するための前処理として利用することができる。

以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

（第１の変形例）
上記では、領域設定部４０が設定する第２矩形領域４２ｂ、すなわち領域判定部６０が道路領域判定の単位とする矩形領域４２の大きさが固定されていることを前提に説明した。これに代えて、点群データ処理装置１００は、いわゆるコーストゥーファイン（Coarse-to-Fine）の手法を取り入れもよい。以下この手法について説明する。

コーストゥーファインの手法は、まず点群データに対して広い領域を設定して、その領域が道路領域か否を判定する。設定した広い領域が道路領域と判定された場合、その領域全域を道路領域として確定する。設定した広い領域が道路領域と判定されなかった場合、設定した領域よりも狭い領域を再設定し、その領域について道路領域か否を判定する。再設定した領域が道路領域と判定された場合、その領域全域を道路領域として確定する。再設定した領域が道路領域と判定されなかった場合、さらに狭い領域を設定する。

一般に道路領域は１車線あたり３ｍ〜４ｍ程度の幅である。したがって、道路の中央付近では、２ｍ〜３ｍ四方程度の広さの領域が平坦な領域として存在していると考えられる。領域設定部４０がまず第１矩形領域４２ａとして、例えば１．５ｍ四方程度の広さの領域を設定する。統計情報解析部５０は、１．５ｍ四方程度の広さの第１矩形領域４２ａに含まれる点群データをもとに、統計量を算出する。領域判定部６０は、１．５ｍ四方程度の広さの第１矩形領域４２ａについて、道路領域か否を判定する。これにより、例えば５０ｃｍ四方の第１矩形領域４２ａを道路領域判定の対象とする場合と比較すると、９つ分の領域を一度に判定できることになる。これにより、判定処理の効率化が実現できる。

１．５ｍ四方程度の広さの第１矩形領域４２ａに段差が含まれている場合、ばらつきを示す統計量が所定の領域判定閾値以上となると考えられる。そこで、領域設定部４０は、統計量が所定の領域判定閾値以上となる場合、例えば１．５ｍ四方程度の広さの領域を第１矩形領域４２ａとして再設定する。領域を狭くすることにより、領域内から段差がはずれるとばらつきを示す統計量が所定の領域判定閾値より小さくなる。上述したように、第１矩形領域４２ａの広さは、道路領域の判定（すなわち、段差の判定）の分解能を規定する。結果として、段差付近で設定する第１矩形領域４２ａを徐々に狭めることにより、道路領域の判定精度を向上することができる。

ところで、領域設定部４０が設定する第１矩形領域４２ａが広くなると、その領域に含まれる点群データの数も増加する。統計情報解析部５０が、第１矩形領域４２ａに含まれる点群データを全て統計量の算出に用いる場合、第１矩形領域４２ａが広くなるほど統計量算出の計算負荷が大きくなる。

そこで統計情報解析部５０は、領域設定部４０が設定する第１矩形領域４２ａに含まれる点群データの中から、一部の点群データを間引いた残りの点群データから前記統計量を算出する。この際、統計情報解析部５０は、領域設定部４０が設定した第１矩形領域４２ａが広い場合は狭い場合と比較して、間引く点群データの数を増加する。これにより、領域設定部４０が設定する第１矩形領域４２ａが広くなっても、統計情報解析部５０が統計量の算出に用いる点群データの数が抑制されるため、計算負荷も抑制することができる。

（第２の変形例）
上記の説明では、統計情報解析部５０が標高値のばらつきを示す統計量として標準偏差を用いる場合について主に説明した。標高値の標準偏差は、解析対象とする母集団の平均値からのずれを示す統計量と考えられる。もし、計測元の路面が平坦である場合、点群データの標高値の平均値は、路面の高さを示すよい指標となりうる。しかしながら、例えば傾斜した道路面を計測して得られた点群データは、その標高値は路面の傾きに応じたトレンドを持つことになる。このため、傾斜した道路面を計測して得られた点群データを計測対象とする場合、標高差の「平均値」は路面高を適切に反映するものとは言えない。

そこで統計情報解析部５０は、点群データが備える標高との誤差の二乗和が最小となる平面を算出してもよい。また、統計情報解析部５０は、算出した平面における誤差の二乗和、またはその平方根をばらつきを示す統計量として算出してもよい。以下この場合について説明する。

一般に、法線ベクトルの成分が（ａ，ｂ，ｃ）である平面の方程式は、以下の式（１）で与えられる。
ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＝ｄ （１）

ここで、点群データ処理装置１００の判定対象は道路領域である。したがって、式（１）においてｃ≠０であると仮定しても一般性を失わない。なぜなら、ｃ＝０である場合、それは鉛直方向に垂直な物体を計測して得られるデータであるからである。

そこでｃ≠０を仮定すると、式（１）は以下の式（２）に書き換えることができる。
ｚ=ｐｘ＋ｑｙ＋ｒ （２）
ここで、ｐ＝−ａ／ｃ、ｑ＝−ｂ／ｃ、ｒ＝ｄ／ｃである。式（２）で示される平面の法線ベクトルの成分は、（−ｐ，−ｑ，１）である。

いま第１矩形領域４２ａにＮ個（Ｎは３以上の自然数）の点群データが含まれており、それらの座標を（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｚ_ｉ）（ｉ＝１，２，・・・，Ｎ）とする。ここで、以下の式（３）を満たす（ｐ，ｑ，ｒ）の組が見つかれば、それは第１矩形領域４２ａに存在する路面を示す方程式が得られることになる。

実際の計測データには誤差があり、また道路面も完全な平面ではないことから、式（３）を厳密に満たす（ｐ，ｑ，ｒ）の組は存在しないと考えられる。

としたときに、（ｅ_１，ｅ_２，・・・，ｅ_Ｎ）^Ｔの２ノルム、すなわち各成分の二乗和が最小となるという意味において最適な（ｐ，ｑ，ｒ）^Ｔの組を求めることを考える。（ｐ，ｑ，ｒ）は、いわゆる式（４）における最小二乗誤差解である。なお、「Ｔ」はベクトルまたは行列の転置を表す。

とおくと、式（４）の最小二乗誤差解ｍ_ｏｐｔは、以下の式（５）で与えられる。

ｚおよびＤの要素は、点群データに含まれるの座標値で構成されるため、既知である。したがって、最小二乗誤差解ｍ_ｏｐｔを計算することができる。

式（５）を式（４）に代入することにより、（ｅ_１，ｅ_２，・・・，ｅ_Ｎ）^Ｔの２ノルムの最小値、すなわち式（４）で示す誤差の最小二乗和ｅ_ｍｉｎは、以下の式（６）で与えられる。

統計情報解析部５０は、この最小二乗和ｅ_ｍｉｎ、または最小二乗和ｅ_ｍｉｎをデータの数Ｎで割った値の平方根を統計量とする。

図９（ａ）−（ｂ）は、道路面が傾斜している場合における道路面の推定結果の一例を模式的に示す図である。より具体的に図９（ａ）に示すように、平均標高５４は、傾斜している実際の路面５２を適切に示していない。一方図９（ｂ）において、符号５８で示す破線は、式（５）を用いて推定した平面の最小二乗誤差解５８である。図９（ｂ）に示すように、最小二乗誤差解５８は平均標高５４と比較して、実際の路面５２をより適切に示していることが分かる。また、式（６）で示す誤差の最小二乗和ｅ_ｍｉｎは、点群データを構成する各点のＺ座標について、最小二乗誤差解５８からＺ軸に沿った距離の二乗和を示す。したがって、標高値の標準偏差を統計量とするよりも、最小二乗和ｅ_ｍｉｎは道路面の傾斜を考慮してばらつきを表現することができる。さらに、統計情報解析部５０が最小二乗誤差解５８を算出することにより、道路面の傾きを推定することもできる。

（第３の変形例）
上記では、データ取得部１０が記憶部７０に格納された点群データを取得して、いわばオフラインで処理する場合について主に説明した。これに代えて、データ取得部１０は入出力インタフェース８０を介してレーザスキャナ２１０から点群データを直接取得し、リアルタイムで処理を実行してもよい。

（第４の変形例）
上記では、領域設定部４０が設定した第１矩形領域４２ａを単位として、領域判定部６０が道路領域か否かを判定する場合について説明した。これに加えて、領域判定部６０は、点群データの計測環境が既知である場合、その情報を道路判別の先見情報として利用してもよい。例えば、点群データ処理装置１００が解析の対象とする点群データが道路を走行する車両によって計測されたことが既知である場合、領域判定部６０は、移動体２００の走行軌跡を中心に、その移動体の車幅の範囲は道路領域と見なしてもよい。これにより、統計情報解析部５０による統計量の算出を省略できるため、計算負荷を削減することができる。

（第５の変形例）
上記では、レーザスキャナ２１０が測定する道路は、その境界に縁石等の段差があることを前提とした。このため、統計情報解析部５０は、点群データが備える標高のばらつきを示す統計量を算出した。これに加えて、道路の境界に段差がない場合には、レーザの反射強度の分布を用いることで道路領域を判定してもよい。

上述したように、点群データ処理装置１００が処理対象とする点群データは、物体表面で反射されたレーザの反射強度を示す情報を含む。一般に、レーザの反射強度は、反射される物体表面の材質や構造によって異なる。このため、例えば車道に用いられているアスファルトと、歩道に用いられているコンクリートブロックとでは、レーザの反射強度が異なる。あるいは、車道に用いられているアスファルトと、道路周辺の地物（例えば、車線ペイント、ガードレール、樹木等）とでも、レーザの反射強度が異なる。そこで領域判定部６０は、統計情報解析部５０が解析した統計量に代えて、あるいはこれに加えて、点群データに含まれる反射強度を解析することによって道路領域を判定してもよい。これにより、道路領域の境界に段差がないような場合であっても、点群データ処理装置１００は道路領域を判定することができる。

２ 座標系、 １０，１８ データ取得部、 ２０ 基準標高設定部、 ３０ データ除外部、 ４０ 領域設定部、 ４２ 矩形領域、 ４２ａ 第１矩形領域、 ４２ｂ 第２矩形領域、 ５０ 統計情報解析部、 ５２ 路面、 ５４ 平均標高、 ６０ 領域判定部、 ７０ 記憶部、 ８０ 入出力インタフェース、 １００ 点群データ処理装置、 ２００ 移動体、 ２１０ レーザスキャナ、 ２２０ ＧＮＳＳ受信機、 ２３０ カメラ、 ２４０ 進行方向、 ３００ 道路。

Claims (13)

1. 地表面を計測して得られる点群データを取得するデータ取得部と、
   前記データ取得部が取得した点群データに対して矩形領域として、第１矩形領域と前記第１矩形領域と広さの異なる第２矩形領域を設定する領域設定部と、
   前記領域設定部が設定した前記第１矩形領域に含まれる点群データをもとに、高さ計測の基準となる基準標高を取得する基準標高取得部と、
   前記基準標高取得部が取得した基準標高から所定の除外閾値よりも高い標高となる点群データを前記第１矩形領域から除外するデータ除外部と、
   前記領域設定部が設定した前記第２矩形領域の内部に含まれる点群データが備える標高のばらつきを示すものであって、前記第２矩形領域の内部に含まれる点群データの標高値の散らばり具合ないしまとまり具合を反映する情報である統計量を、前記第２矩形領域に含まれる点群データと、前記データ除外部が前記第１矩形領域から除外した残りの点群データとを解析して算出する統計情報解析部と、
   前記統計情報解析部が算出した統計量が所定の領域判定閾値より小さい場合、前記領域設定部が設定した前記第２矩形領域を道路領域として出力する領域判定部とを備える点群データ処理装置。
2. 前記点群データは移動体が地表面を計測することで得られるものであり、
   前記領域設定部は、一辺が前記移動体の進行方向に平行となるように前記矩形領域を設定し、
   前記矩形領域は、前記移動体の進行方向に平行となる辺が、前記移動体の進行方向に垂直な辺よりも長い矩形領域である請求項１に記載の点群データ処理装置。
3. 前記統計情報解析部は、点群データが備える標高との誤差の二乗和が最小となる平面を算出し、当該平面における前記誤差の二乗和を前記統計量として算出する請求項１または２に記載の点群データ処理装置。
4. 前記領域設定部は、前記データ取得部が取得した点群データに対して矩形領域の広さを可変に設定可能であり、
   前記統計情報解析部は、
   点群データの中から一部の点群データを間引いた残りの点群データから前記統計量を算出し、
   前記領域設定部が設定した矩形領域が広い場合は狭い場合と比較して、間引く点群データの数を増加する
   請求項１から３のいずれか一項に記載の点群データ処理装置。
5. プロセッサが、
   地表面を計測して得られる点群データを取得するデータ取得ステップと、
   取得した点群データに対して矩形領域として、第１矩形領域と前記第１矩形領域と広さの異なる第２矩形領域を設定する領域設定ステップと、
   前記領域設定ステップが設定した前記第１矩形領域に含まれる点群データをもとに、高さ計測の基準となる基準標高を取得する基準標高取得ステップと、
   前記基準標高取得ステップが取得した基準標高から所定の除外閾値よりも高い標高となる点群データを前記第１矩形領域から除外するデータ除外ステップと、
   前記領域設定ステップが設定した前記第２矩形領域の内部に含まれる点群データが備える標高のばらつきを示すものであって、前記第２矩形領域の内部に含まれる点群データの標高値の散らばり具合ないしまとまり具合を反映する情報である統計量を、前記第２矩形領域に含まれる点群データと、前記データ除外ステップが前記第１矩形領域から除外した残りの点群データとを解析して算出する統計情報解析ステップと、
   前記統計情報解析ステップが算出した統計量が所定の領域判定閾値より小さい場合、前記領域設定ステップが設定した前記第２矩形領域を道路領域として出力する領域判定ステップとを実行する点群データ処理方法。
6. 前記点群データは移動体が地表面を計測することで得られるものであり、
   前記領域設定ステップは、一辺が前記移動体の進行方向に平行となるように前記矩形領域を設定し、
   前記矩形領域は、前記移動体の進行方向に平行となる辺が、前記移動体の進行方向に垂直な辺よりも長い矩形領域である請求項５に記載の点群データ処理方法。
7. 前記統計情報解析ステップは、点群データが備える標高との誤差の二乗和が最小となる平面を算出し、当該平面における前記誤差の二乗和を前記統計量として算出する請求項５または６に記載の点群データ処理方法。
8. 前記領域設定ステップは、取得した点群データに対して矩形領域の広さを可変に設定可
   能であり、
   前記統計情報解析ステップは、
   点群データの中から一部の点群データを間引いた残りの点群データから前記統計量を算出し、
   前記領域設定ステップで設定された矩形領域が広い場合は狭い場合と比較して、間引く点群データの数を増加する
   請求項５から７のいずれか一項に記載の点群データ処理方法。
9. コンピュータに、
   地表面を計測して得られる点群データを取得するデータ取得機能と、
   前記データ取得機能が取得した点群データに対して矩形領域として、第１矩形領域と前記第１矩形領域と広さの異なる第２矩形領域を設定する領域設定機能と、
   前記領域設定機能が設定した前記第１矩形領域に含まれる点群データをもとに、高さ計測の基準となる基準標高を取得する基準標高取得機能と、
   前記基準標高取得機能が取得した基準標高から所定の除外閾値よりも高い標高となる点群データを前記第１矩形領域から除外するデータ除外機能と、
   前記領域設定機能が設定した前記第２矩形領域の内部に含まれる点群データが備える標高のばらつきを示すものであって、前記第２矩形領域の内部に含まれる点群データの標高値の散らばり具合ないしまとまり具合を反映する情報である統計量を、前記第２矩形領域に含まれる点群データと、前記データ除外機能が前記第１矩形領域から除外した残りの点群データを解析して算出する統計情報解析機能と、
   前記統計情報解析機能が算出した統計量が所定の領域判定閾値より小さい場合、前記領域設定機能が設定した前記第２矩形領域を道路領域として出力する領域判定機能とを実現させるプログラム。
10. 前記点群データは移動体が地表面を計測することで得られるものであり、
    前記領域設定機能は、一辺が前記移動体の進行方向に平行となるように前記矩形領域を設定し、
    前記矩形領域は、前記移動体の進行方向に平行となる辺が、前記移動体の進行方向に垂直な辺よりも長い矩形領域である請求項９に記載のプログラム。
11. 前記統計情報解析機能は、点群データが備える標高との誤差の二乗和が最小となる平面を算出し、当該平面における前記誤差の二乗和を前記統計量として算出する請求項９または１０に記載のプログラム。
12. 前記領域設定機能は、前記データ取得機能が取得した点群データに対して矩形領域の広さを可変に設定可能であり、
    前記統計情報解析機能は、
    点群データの中から一部の点群データを間引いた残りの点群データから前記統計量を算出し、
    前記領域設定機能が設定した矩形領域が広い場合は狭い場合と比較して、間引く点群データの数を増加する
    請求項９から１１のいずれか一項に記載のプログラム。
13. 請求項９から１２のいずれか一項に記載のプログラムを格納するコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
    

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